文/石墨杨（shimoyang11）
在可以预见的未来，马路上行驶着自动驾驶的汽车，工厂里忙碌着不知疲倦的机器人，网络电商会精准推荐你需要的商品，社交网站自动帮你识别令你心仪的朋友……
《人工智能商》一书，是由尼克·波尔森和詹姆斯·斯科特合著的科普类书籍。这本书的目的就是向你讲述科技故事，但它主要讲述的是思想以及思想背后的人。这些人所处的时代比现在早得多，他们只是在低调地解决他们面对的数学和数据问题，他们并不知道他们的解决方案将对现代社会起到怎样的作用。
读完这个故事，你会理解人工智能的含义、来源、原理及其在生活中的重要意义。
人工智能时代，未来已来，全世界的科技公司早已展开新时代的军备竞赛。如何理解和适应人工智能，关系到每个人在未来的生存状态。这种理解和适应就是“AIQ”即“人工智能商”。
人工智能到底是什么意思？
当你听到“人工智能”时，不要想到机器人。你应该把它看成一种算法。
算法是一组带有步骤的指令。这些指令非常清晰，就连计算机这样头脑简单的事物也能遵循。（你可能听说过下面的笑话。一个机器人卡在浴室里出不来了，因为洗发水瓶身上的算法是：“涂抹。冲洗。重复。”）算法本身并不比电钻更加聪明，它只能把一件事情做得很好，比如为数组排序，或者在网上搜索可爱的动物照片。不过，如果你将许多算法巧妙地组合在一起，你就可以生成人工智能，使人觉得它在某个领域可以做出智能行为。
例如，你可能会向谷歌Home 这样的数字助理提出“奥斯汀最好的早餐玉米卷饼在哪儿”等问题。这种询问会引发算法的连锁反应：
一个算法将原始声波转化成数字信号。
另一个算法将这个信号转化成一串英语音素，即独特的
听觉感知：“brek-fust-tah-koze”。
下一个算法将这些音素划分成词语：“breakfast tacos”。
这些词语被发送到搜索引擎 — 搜索引擎本身就是海量算法的集合，可以处理查询，做出回答。
另一个算法将这种回答转化成清晰的英语句子。
最后一个算法以听上去不像机器人的方式表述这个句子：
“奥斯汀最好的早餐玉米卷饼在杜瓦尔街的胡里奥餐厅。您需要导航吗？”
这就是人工智能。几乎每个人工智能系统都会遵循这种“算法管道”模式，不管是自动驾驶汽车、自动黄瓜分拣机软件。这种管道会接收来自某个具体领域的数据，执行一系列计算，然后输出预测或决定。
人工智能使用的算法有两个明显特征。首先，这些算法处理的通常不是确定性，而是概率。第二个特征涉及这些算法是如何知道应该遵循哪些指令的。在传统算法中，比如运行网站或处理文字的算法，这些指令是程序员提前固定下来的。不过，在人工智能中，这些指令是算法直接从“训练数据”中学到的。
对于人工智能来说，程序员的作用不是告诉算法应该做什么，而是告诉算法如何根据数据和概率规则获知自己应该做什么。
我们是如何走到今天的？
自动驾驶汽车和家庭数字助理等现代人工智能系统属于新鲜事物。不过，你可能会吃惊地发现，人工智能的重要思想其实很古老。许多思想已经存在了数百年，我们的祖先一直在用它们解决问题。以自动驾驶汽车为例，谷歌第一款自动驾驶汽车于2009年首次亮相。不过，你将在第三章发现，这些汽车背后的主要思想之一是某个长老会牧师在18世纪50年代发现的 — 50多年前，某个数学家团队还用这种思想解决了冷战时期最大的轰动性谜团之一。
另一个例子是图像分类，比如自动在脸书照片中为你的朋友做标记的软件。图像处理算法在过去五年取得了很大进步，但你将在第二章看到，这里的关键思想来自1805年，而且，一位不知名的天文学家亨丽埃塔·莱维特（Henrietta Leavitt）在一个世纪前利用这些思想帮助人类解答了历最深刻的科学问题之一：宇宙有多大？
以语音识别为例，这是人工智能近年来的伟大胜利之一。亚历克莎和谷歌 Home 等数字助理在语言方面非常流利，而且它们只会变得越来越好。不过，第一个让计算机理解英语的人是一位美国海军少将，而且这件事发生在将近70年前。
这里只举了三个例子，但它们说明了一个惊人的事实：不管你考察人工智能的哪些方面，你都会找到一个被人们长期研究过的思想。所以，从各方面来看，最大的历史谜团不是人工智能为什么会在今天出现，而是它为什么没有在很久以前出现。要想解释这个谜团，我们必须考虑将这些宝贵思想带入新时代的三个强大的技术力量。
第一个使人工智能成为可能的力量是计算机长达几十年的指数增长速度，通常被称为摩尔定律。让我们用汽车来类比，1951年，尤尼瓦克是速度最快的计算机之一，每秒可以进行2000次计算，而速度最快的汽车之一阿尔法罗密欧6C的时速可达180公里。之后，汽车和计算机都在提速。不过，如果汽车能像计算机那样提速，那么现代阿尔法罗密欧的速度将达到光速的800万倍。
人工智能的第二个助推器是新的摩尔定律：随着人类所有信息的数字化，可用数据量出现了爆炸式增长。美国国会图书馆拥有10太字节的存储量，但是谷歌、苹果、脸书、亚马逊四大科技公司2013年一年收集的数据就是这个数字的大约12万倍。而且，从互联网视角来看，这已经是上一代的事情了。数据积累的加速节奏比阿波罗火箭还要快。2017年，YouTube每分钟上传的视频超过300小时，Instagram每天贴出的照片超过1亿张。更多的数据意味着更聪明的算法。
第三个支撑人工智能的因素是云计算。
消费者几乎看不到这种趋势，但它对人工智能产生了巨大的民主化影响。如果用自己的数据打造人工智能系统需要购买所有的装备和专业人才，大多数爱好者和小公司都会面对难以负担的成本。不过，微软Azure、IBM和亚马逊WebServices等平台提供的云计算资源将这种固定成本转化成了可变成本，极大地改变了大规模数据存储和分析的支出比重。
当你将这四种趋势。更快的芯片、大量数据、云计算以及最重要的优秀思想，放在一起时，用人工智能解决实际问题的需求和能力就会出现爆炸式增长。
人工智能会大量节省你的时间，也会剥夺大量的工作机会。认知人工智能的底层逻辑，才能让你更好地享受便利，而不是忧心被淘汰。这种逻辑并不新鲜，其思想发端于遥远的过去，其工作原理就是“算法”，根基是数学和统计学的基本理论。
本书用七个故事一探人工智能的思想的起源，用一些有初中基础的人能看懂的数学知识，简要却透彻地解析人工智能的底层奥秘。读完这个故事，你能获得人工智能的含义、来源、原理，以及日常生活中的重要价值和意义。这些都是构成“IAQ”的基本要素，也是人工智能时代的使用说明书。
正如麻省理工学院媒体实验室数字货币计划高级顾问，麦克·凯西说的那样：“波尔森和斯科特带领我们一窥人工智能和数据科学的葫芦里到底卖着什么药，让我们明白大多数算法背后，其实是人类设法解决问题、试图让世界变得更美好的故事。本书对于计算机在生活各个层面无所不在、彻底发挥影响力的这个时代，提出乐观愿景，引人入胜。”
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